本文是一份总结帖，主要目的是教未来的师弟们，如何成为帮老师装服务器系统的工具人，不出意外的话，我们组应该是不会有师妹的
首先，先说明一点，Ubuntu和nvidia驱动，每次版本变化，安装方式都略有不同，我以前的方法仅供参考，具体的操作中一定要看英文提示！！！
在开始安装 之前，请了解一下cuda driver、cuda toolkit、cudnn三者的关系，可以参考我之前的帖子
nvcc -V和nvidia-smi出现的cuda版本不同
具体下载的下载地址这里也有
还需要了解一下vim编辑器怎么用、shell指令怎么用
可以参考Linux vi/vim 和Linux 命令大全
尤其需要掌握vim如何进入输入模式，如何保存退出！
了解之后就可以动手开装了
关于Ubuntu系统的U盘制作和安装部分，我参考的是Ubuntu18.04安装教程
教程基本没啥问题，不过我装Ubuntu20.04的时候，已经有一些步骤不一样的，不过总体的操作都是相同的
值得注意的是，我师兄说，硬盘小的时候不需要分盘，可以跳过分盘步骤让系统自动分盘。
系统安装好后，需要打开系统的22号口，方便以后ssh连接
具体操作使在命令行中依次输入
sudo apt-get install openssh-server
sudo apt-get install ufw
sudo ufw enable
sudo ufw allow 22如果有gcc、ifconfig、pip3之类的指令没有安装的话，在用的时候，根据提示安装即可。
下面我们开始安装nvidia driver，下载地址 NVIDIA Driver Downloads
对于比较老的主板，比如4楼的x99主板，需要在bios中关闭secure boot 可参考华硕主板怎么关闭Secure Boot
驱动的安装过程可以参考环境搭建01——Ubuntu如何查看显卡信息及安装NVDIA显卡驱动 （重点是这篇文章 3.安装显卡驱动和后面的内容）和重装显卡驱动，解决NVIDIA-SMI has failed问题
一定要注意英文提示，不能像win系统下一样，盲目的下一步
还有一种方法是使用ubuntu自己检索到的驱动
点击附加驱动
这里就能看到没有适合你显卡的驱动
如果没有，还是按照上一个方法手动装吧
然后我们要安装cuda toolkit，cuda toolkit可以和nvidia driver版本不同，建议使用目前pytorch支持的、最新的cuda
下载地址：CUDA Toolkit Archive
可以参考Ubuntu16.04 ppa显卡驱动安装，cuda9.1,cudnn7.1安装（我们不需要使用ppa）
具体的重点是 （4.安装CUDA9.1）
也可以看看Ubuntu安装多版本cuda，并在多版本之间切换
注意，装cuda11.1的时候，我发现有些步骤已经不太相同了，比如安装cuda11.1的时候，对于选装的部分没有y/n选择，
取而代之的是通过上下和回车确定要不要装，这里Driver一定不要选，因为之前已经装过driver了，sample也可以不选
有点像win下装软件时候的多选框，所以具体还是要看英文提示
再强调一点
如果你装完，发现nvcc依然不能用，并且提示你
sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit来使用nvcc的时候，千万不要用这个指令，系统认为你没有安装cuda，实际上你已经装了
正确操作： 进入：
cd /usr/local/cuda查看cuda的bin目录下面有没有nvcc,有的话就将它加入路径
通过
vim ~/.bashrc进去后，在最后添加
export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH然后
source ~/.bashrc如果你小子手快。。。已经装了。。。用
sudo apt-get --purge remove nvidia-cuda-toolkit给他删了
cuda之后，自然是cuDNN，注意下载cuDNN，需要注册一个账号才能下载
下载地址：cudnn-download
下载的cuDNN必须和cuda toolkit匹配
下载cuDNN后先解压
tar -xzvf cudnn-9.1-linux-x64-v7.tgz注意-xzvf后的文件名需要换成你下载的cudnn
然后执行以下操作
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*按理说，在这之后，就可以通过
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2查看cudnn的版本，但是。。。我就从来都没有成功过，不论是1080ti的那台、还是2080ti+3090的那台、或者是3090*4的那台
都没能正常的查看到cudnn的版本，不过看不到版本并不影响我们进行后续的gpu加速
注：该问题已解决
原因是新版本cudnn的版本信息包含在cudnn_version.h而不是cudnn.h
所以
除了复制cudnn.h
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/应该增加
sudo cp cuda/include/cudnn_version.h /usr/local/cuda/include/对应的
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2改为
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2有些代码里在这之后还有deb包的安装过程
比如
sudo dpkg -i libcudnn8_8.0.5.39-1+cuda11.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.0.5.39-1+cuda11.0_amd64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-samples_8.0.5.39-1+cuda11.0_amd64.deb
这是cudnn安装的另一种方法，没必要两种方法都来一遍
有时候会报出类似
/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-11.4/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.8 is not a symbolic link这样的错误，我们进入相应目录，通过
sudo ldconfig -v检查一下连接，发现
虽然他也有了只指向，但是貌似不太正常
为此，我们需要手动建立连接
sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.4/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.8.2.2 /usr/local/cuda-11.4/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.8
sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.4/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_train.so.8.2.2 /usr/local/cuda-11.4/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_train.so.8
sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.4/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_infer.so.8.2.2 /usr/local/cuda-11.4/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_infer.so.8
sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.4/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_infer.so.8.2.2 /usr/local/cuda-11.4/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_infer.so.8
sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.4/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_infer.so.8.2.2 /usr/local/cuda-11.4/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_infer.so.8
sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.4/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_train.so.8.2.2 /usr/local/cuda-11.4/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_train.so.8
sudo ln -sf /usr/local/cuda-11.4/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_train.so.8.2.2 /usr/local/cuda-11.4/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_train.so.8再检查一下连接
一切都正常了
注意你报错的位置和版本，不要盲目的复制
其实这是cuda toolkit安装时候，生成的包，不是我们复制到lib64的包，也许，即使我们不手动复制cudnn，cuda依然可以运行（仅仅是猜测）
最后是安装torch
去pytorch官网
根据需要选择需要的torch，用他提供的指令即可（pip要改成pip3）
虽然我们cuda是11.1的，但是装这个11.0的torch也能用
如果需要安装anaconda请参考
root用户安装的anaconda如何给普通用户使用
具体的操作大概就这些，有问题以后再补充吧。
